人工智能的快速崛起正在塑造企業的未來，重新定義技術策略。Snowflake以其革命性的數據平台技術而聞名，努力*縮小*與領先的機器學習公司Databricks之間的差距。這一挑戰超越了單純的技術追趕；它涉及到*完美整合*創新解決方案以滿足不斷變化的客戶需求。為客戶提供適合的環境和高效的工具成為這一雄心勃勃的企業的不可動搖的優先事項。對Snowflake最新發展的細緻分析揭示了一種大膽的策略，結合了傳統與創新，旨在征服人工智能領域。
人工智能策略：雄心勃勃的追趕
雖然Snowflake起步較晚，但它正在加大力度追趕其在人工智能領域的競爭對手Databricks。後者在生成式人工智能出現之前便已經在機器學習領域佔有一席之地，使得Snowflake面臨著一個重大挑戰。
Snowflake並未在人工智能初期時就進行投資，從而失去了一個戰略優勢。Databricks憑藉其專為生成式人工智能設計的工具提供多樣的解決方案。作為回應，Snowflake引入了一個完整的數據工程環境來駕馭數據。這個框架使用戶能夠管理復雜的管道，以轉化和精煉數據。
機器學習環境和工具
Snowflake建立了一個集成的機器學習工作室，包括模型存儲和特徵存儲。這些工具使得模型和相關特徵的管理變得更加便利。該編輯器還提供監控工具，以控制AI的幻覺，從而確保所開發模型的適當使用。
這一系統使Snowflake能夠在多個方面彌補其劣勢。然而，向生成式人工智能邁進仍是一項不同的挑戰。Snowflake的聯合創始人Benoit Dageville強調，生成式人工智能所需的技能比傳統機器學習的要求要低。
Cortex AI：創新且無伺服器的套件
Snowflake推出了Cortex AI，這是一套完全無伺服器和可管理的AI服務。這一套件整合了來自不同供應商的大型語言模型（LLM）。例如，Meta和Mistral的LLM通過戰略協議可被使用。
這些服務涵蓋各種功能，包括翻譯、內容合成和SQL語言生成。每一項功能都允許用戶選擇適合其用例的LLM，從而優化性能並降低資源相關的成本。
Snowflake的策略旨在提供輕量級和專業化的LLM選擇。這一選擇能夠節省機器資源。用戶還可以通過API調用第三方LLM，從而擴展可用能力的範疇。
降低成本的模型優化
Snowflake還開發了一項技術，用於微調中等大小的模型，以優化運行成本。Dageville提到，可以為某些情況創建專用的LLM，例如呼叫中心的呼叫排序。
基於Snow Park容器服務可以訓練模型，儘管這些模型並不特別是LLM。訓練傳統模型的複雜性依然存在，Databricks在其Mosaic AI Training解決方案中處於領先地位。
Arctic：開源LLM
Snowflake推出了自己的LLM，名為Arctic，旨在建立一個強大且訓練成本低的模型。這一模型以開源形式發布，使社群能夠採用並根據不同的需求進行調整。
Arctic分為兩個模型：LLM本身和一個嵌入模型，以改進語義搜索。這一開發與Cortex AI套件相結合，將Snowflake定位為在LLM創新中投入的參與者。
Cortex Search：混合且精確的搜索
Cortex Search代表了混合搜索實現的一個重大進步。這一服務自動化內容處理，從而優化語義搜索的效率。每個查詢生成一個向量，與索引中的文檔進行比較。
同時，SQL查詢可以精確地篩選和設置信息訪問權限。Cortex Search的功能進一步通過收購Neeva所帶來的技術得以加強，提供了快速的性能。
Streamlit：生成式AI應用的創建
Snowflake介紹了Streamlit作為開發環境，用於設計生成式AI應用。這項技術於2022年收購，使得開發者能夠在Snowflake平台上創建Python應用。
Streamlit提供現成的組件，旨在與Cortex Search集成，從而簡化如智能聊天機器人等進階應用的開發。這一工具對數據科學家來說是一項重要資產。
平台間的協同作用
Snowflake努力將其所有AI組件整合到一個一致的生態系中。目標是提供一個統一的平台，結合傳統機器學習和生成式AI。Horizon基礎設施管理所有流程，從管理到IT資產的互操作性。
這種集成方法，與大型雲供應商的解決方案不同，旨在簡化用戶體驗，同時加強成本優化。Snowflake在集中這些工具方面的意圖標誌著其在與Databricks及自身倡議的競爭策略中的轉折點。
常見問題解答
Snowflake和Databricks的AI產品之間的主要區別是什麼？
Snowflake專注於整合一個完整的數據工程環境和生成式AI功能，而Databricks則在機器學習模型的訓練上表現突出並提供穩健的生成式AI解決方案，如Mosaic AI Training。
Snowflake是如何在機器學習方面彌補其劣勢的？
Snowflake建立了一個數據工程環境，其中包含一個機器學習工作室、一個模型存儲和一個特徵存儲，並為模型的監控提供工具，從而改善其傳統AI功能。
Snowflake的Cortex AI有哪些關鍵功能？
Cortex AI提供完全無伺服器的AI服務，整合了如Meta和Mistral的語言模型（LLM），並提供如內容翻譯、音頻合成和SQL語言生成等功能。
在Snowflake中，微調模型是什麼，為什麼重要？
微調允許利用大型LLM作為參考來訓練中型模型，提供性能和成本之間的平衡，這對於有效利用機器學習資源至關重要。
Snowflake用什麼策略來接近語言模型？
Snowflake的目標是提供專門且輕量的LLM，這些模型需求較少資源，同時允許通過API整合第三方LLM，從而增強其靈活性和適應能力。
Snowflake的Cortex Search如何運作以進行語義搜索？
Cortex Search使用一種混合搜索，結合語義搜索和SQL查詢，能夠精確查詢並有效管理存儲在索引中的文檔，以保證結果的相關性。
Snowflake提供了哪些工具來創建生成式AI應用？
Snowflake收購了Streamlit，一個開源開發環境，用於創建生成式AI應用，如智能助手，並能輕鬆與Snowflake服務集成。
Snowflake如何在其AI解決方案中管理數據安全？
Snowflake在其平台上實施嚴格的訪問控制和權限管理功能，確保在使用其AI服務時信息的安全。
